AI 기반 의료 영상 시장크기 및 전망, 2025-2033

AI 기반 의료 영상 시장 규모

전 세계 AI 기반 의료 영상 시장 규모는 2024년 32억 7,629만 달러였으며, 2025년 47억 7,290만 달러에서 2033년 968억 2,374만 달러로 성장할 것으로 예상되며, 예측 기간(2025~2033년) 동안 연평균 성장률(CAGR) 45.68%를 기록할 것으로 전망됩니다.

전 세계 AI 기반 의료 영상 시장의 견조한 성장은 전 세계 주요 의료 영상 전문 분야 및 방식에서 AI 도입이 급증하고 있는 데 기인합니다.

첨단 영상 기술에 대한 방사선 전문의들의 인식이 높아짐에 따라 시장은 탁월한 매출 성장을 경험하고 있습니다. 이러한 기술은 향상된 영상, 민감도 및 정확도를 통해 방사선 전문의들의 업무 부담을 줄여줍니다. AI 기반 의료 영상은 진단 의료 영상에 AI를 활용하여 영상 강도의 변화 또는 익숙하지 않은 패턴의 출현을 기반으로 이상을 감지하는 것을 의미합니다. 모든 영상 방식과 전문 분야에 AI 기반 의료 영상 솔루션을 도입함으로써 영상 처리 및 해석이 용이해졌습니다. 현재 AI 기반 의료 영상 솔루션은 정확하고 접근성이 좋은 질병 검진 및 원하는 영상 선명도를 더 짧은 시간 내에 제공하는 소프트웨어 도구 또는 플랫폼으로 제공되어 방사선 전문의의 워크플로와 생산성을 향상시킵니다. 기존 영상 기술은 환자의 상태 변화를 실시간으로 감지하는 데 어려움이 있습니다. 의료 영상 분야에서 AI 및 머신러닝 기술은 환자의 상태를 모니터링하고 방대한 데이터에서 미세한 변화까지 감지하는 데 유리합니다. 이는 뇌종양 및 기타 암을 모니터링하는 효과적인 방법이며 최적의 치료법을 결정하는 데 매우 중요합니다. 예를 들어, 표준 의료 영상으로는 종양 세포의 생존 비율과 사멸 비율을 확인할 수 없습니다.

시장 요약

시장 지표	상세 정보 및 데이터 (2024-2033)
2024 시장 가치	USD 3276.29 Million
추정 2025 가치	USD 4772.9 Million
2033 예상 가치	USD 96823.74 Million
연평균 성장률(CAGR) (2025-2033)	45.68%
주요 지역	북아메리카
가장 빠르게 성장하는 지역	유럽
주요 시장 참여자	General Electric, Siemens Healthineers, Koninklijke Philips, IBM Watson Health, EchoNous

AI 기반 의료 영상 시장 성장 요인

승인/상용화된 AI 기반 의료 영상 플랫폼 증가

현행 규제 체계 하에서 AI 기반 의료 영상 진단에 대한 FDA 승인이 눈에 띄게 증가하고 있습니다. 현재 미국 식품의약국(FDA)은 인공지능(AI) 기술을 활용하는 최소 16개 애플리케이션에 승인을 부여했습니다. 승인된 AI 기반 기기의 수는 2015년 이후 증가했으며, 많은 기기가 방사선학 분야에서 사용 승인을 받았습니다.

• 예를 들어, 2019년 5월 FDA는 Zebra Medical Vision의 HealthPNX를 방사선학 분야에서 사용하도록 승인했습니다. 마찬가지로, 혁신적인 진단 영상 기술의 글로벌 리더인 Canon Medical Systems는 2022년 4월 CT 스캔 제품인 Cartesian Prime에 대한 승인을 받았습니다.
따라서 AI 기반 의료 영상 제품에 대한 FDA 승인 증가가 예측 기간 동안 AI 기반 의료 영상 시장의 성장을 견인할 것으로 예상됩니다.

진단 절차 증가

모든 진단 절차에 대한 수요는 매년 증가하고 있습니다. 이러한 수요 증가는 급성기 병원 활동 전반에 걸친 영상 촬영 활동 증가, 특히 암 영상 촬영을 위한 긴급 의뢰(연간 10%) 수요 급증에 힘입은 바가 큽니다. CT 스캔과 같은 검사의 적용 범위 확대 또한 의료 영상 수요를 촉진하고 있습니다.

또한 심장 및 호흡기 질환 유병률 증가로 진단 솔루션에 대한 수요가 가속화되었습니다. GE Healthcare는 의료 데이터의 90% 이상이 의료 영상에서 얻어지며, 그중 97% 이상이 분석되지 않고 있다고 밝혔습니다. 따라서 진단 절차의 급증과 함께 AI 지원 의료 영상은 워크플로 및 효율성을 개선하는 데 도움이 되어 AI 기반 의료 영상 진단에 대한 수요를 가속화했습니다.

시장 제약 요인

저소득 및 중소득 국가의 AI 기반 의료 영상 도입률 저조

대부분의 자원이 부족한 의료 기관, 특히 저소득 및 중소득 국가에는 의료 시스템을 지원할 디지털 인프라가 부족합니다. 전 세계 국가의 3분의 2는 방사선 시설이 부족하거나 충분하지 않습니다. 저소득 및 중소득 국가에서는 숙련된 방사선 전문의 부족이 AI 기반 의료 영상 진단 도입의 장벽으로 대두되었습니다.

• 예를 들어, 탄자니아는 5,800만 명의 인구에 방사선 전문의가 60명에 불과하여 미국 인구 대비 방사선 전문의 수에 비해 50배나 부족합니다.
이러한 요인들이 시장 성장을 제한합니다.

시장 기회

선진국에서의 AI 기반 의료 영상 도입 증가

북미와 유럽을 비롯한 선진국에서 AI 기반 의료 영상 장비의 도입이 증가하고 있습니다. AI 기반 의료 영상 장비 도입의 급증은 선진국 규제 기관의 승인 증가에도 기인합니다. 2015년 이후 승인된 AI 기반 의료 영상 장비의 수는 증가했으며, 많은 장비가 방사선학 분야에서 사용 승인을 받았습니다. 미국에서는 영상 센터가 병원보다 AI 기술 도입률이 약간 더 높은 것으로 나타났습니다.

2019년에는 의료 전문가의 약 53%가 향후 몇 년 안에 AI 기반 의료 영상을 사용할 계획이라고 예측되었습니다. 2019년에는 미국에서만 약 25만 명의 방사선 전문의가 환자를 대상으로 진단 영상 검사를 수행했습니다.

또한, 미국 노동통계국에 따르면 2019년부터 2029년까지 영상의학과 전문의 수는 7% 증가할 것으로 예상되며, 이는 모든 직종의 평균 증가율보다 빠른 속도입니다. 따라서 업무 부담이 가중됨에 따라 영상의학과 전문의들은 업무 자동화를 위해 인공지능 기반 도구를 도입하고 있으며, 급증하는 의료 영상 서비스 수요에 대응하고 있습니다. 이는 시장 성장의 기회를 창출하고 있습니다.

지역별 분석

북미는 전 세계 AI 기반 의료 영상 시장에서 가장 큰 점유율을 차지하고 있으며, 예측 기간 동안 연평균 성장률(CAGR) 45.12%를 기록할 것으로 예상됩니다. 북미에서 AI 기반 의료 영상 솔루션의 도입률이 높은 이유는 대기업, 공공 및 민간 기관의 투자 증가, 공급업체 간 파트너십 및 협력 확대, 연구 기관의 AI 기반 의료 영상 개발 역할 강화, 그리고 병원에 대한 의료비 상환 증가 때문입니다. 따라서 미국의 많은 영상의학과 의사와 병원들이 AI 기반 의료 영상 소프트웨어/애플리케이션을 선호합니다.

또한, 미국의 AI 기반 의료 영상 솔루션 도입률이 높은 데에는 의료비 상환 정책을 포함한 잘 구축된 의료 시스템도 한몫합니다.

의료비 지불 기관의 높은 참여도 또한 미국 AI 기반 의료 영상 시장의 성장을 견인하고 있습니다.

• 예를 들어, 메디케어는 Viz.ai의 Viz LVO에 대해 입원 환자 사전 지불 시스템(IPPS)에 신기술 추가 지불(NTAP)을 도입했습니다.

유럽 AI 기반 의료 영상 시장 동향

유럽은 예측 기간 동안 연평균 성장률(CAGR) 43.93%를 기록할 것으로 예상됩니다. 이 지역 시장은 견조한 성장세를 보이고 있으며 예측 기간 동안에도 유사한 성장이 지속될 것으로 예상됩니다. AI 기반 의료 영상 솔루션은 이 지역의 의료 분야를 혁신할 수 있습니다. 지난 2년간 유럽 지역에서는 기업, 연구 센터, 병원 등이 AI 기반 의료 영상 도구를 개발하기 위한 공동 연구가 급증했습니다. 이러한 연구는 여러 정부로부터 상당한 자금 지원을 받았습니다. 하지만 여러 스타트업 기업들이 정부의 막대한 자금 지원을 받아 딥러닝 기술을 활용한 다양한 AI 기반 의료 영상 도구/소프트웨어를 출시했습니다. 기존의 대기업들 또한 이 시장에서 성장하기 위해 연구 기관, 병원, 연구 단체와의 공동 연구에 상당한 투자를 해왔습니다.

아시아 태평양 지역은 AI 기반 의료 영상 솔루션 시장에서 세 번째로 큰 시장입니다. 이 지역의 의료 영상 분야에서 첨단 AI 기술 도입률은 아직 초기 단계입니다. 중국과 일본은 이 지역에서 AI 기반 의료 영상 소프트웨어 및 도구 도입을 선도하는 국가입니다. 최근 몇 년 동안 정부와 기업의 투자뿐 아니라 기업, 연구 센터, 연구 기관 간의 협력 및 파트너십이 눈에 띄게 증가했습니다.

이는 예측 기간 동안 시장이 기하급수적으로 성장할 가능성을 보여줍니다. 이러한 요인들로 인해 시장은 기하급수적인 성장을 보일 것으로 예상됩니다. 그러나 의료 영상 분야에 AI 시스템을 도입하는 데 드는 높은 비용이 몇 가지 제약 요인으로 작용할 수 있습니다. 이러한 정교한 시스템은 막대한 예산을 필요로 하며, 이는 아시아 태평양 지역의 AI 기반 의료 영상 산업 성장을 저해할 수 있습니다. 여기에는 AI 기술의 높은 비용과 잘 조직되고 신뢰할 수 있으며 사이버 보안이 강화된 IT 환경의 부족이 포함됩니다.

라틴 아메리카에서는 급속한 인구 증가, 의료 영상 수요 증가, 의료비 지출 증가, 진단 영상 서비스 제공업체 수 증가 등의 요인이 시장 성장을 견인하고 있습니다. 라틴 아메리카에는 AI 기반 의료 영상 도입을 위한 엄청난 기회가 있습니다. 많은 신설 AI 연구 센터들이 벤더와 협력하여 AI 기반 의료 영상 연구를 수행하고 있습니다.

• 예를 들어, 브라질의 고등 교육 및 연구 기관의 연구 프로젝트를 지원하는 공공 재단인 상파울루 연구 재단(FAPESP)은 IBM과 협력하여 IBM의 AI Horizons Network의 라틴 아메리카 최초 기관을 설립했습니다.
연구소는 향후 10년 동안 자금 지원 기관과 학술 기관으로부터 상당한 투자를 받을 것입니다.

터키, 사우디아라비아, 남아프리카공화국, 아랍에미리트는 지역 시장에서 주요 수익 기여국입니다. 비전염성 질환 및 기타 만연한 질병의 증가로 인해 이 지역은 보건 위기를 맞고 있습니다. 만성 질환을 해결하면서 의료 비용을 절감해야 한다는 압력이 증가함에 따라 이 지역 정부와 보건 기관은 심각한 과제에 직면하고 있습니다. 터키와 같은 국가에서는 방사선 검사 비용이 저렴하지만, 환자의 높은 방사선 노출량은 암 발생 위험을 높이고 의료 비용 급증에 기여합니다. 이러한 요인들로 인해 이 지역에서 AI 기반 의료 영상 솔루션 도입이 가속화되고 있습니다.

기술 인사이트

딥러닝 부문은 시장에서 가장 큰 비중을 차지하며 예측 기간 동안 연평균 성장률(CAGR) 47.04%를 기록할 것으로 예상됩니다. 딥러닝은 머신러닝의 하위 분야입니다. 일반적으로 딥러닝은 두 가지 특징을 가지고 있는데, 하나는 여러 단계의 추상화를 통해 다양한 데이터 특징을 학습할 수 있는 다중 처리 계층이고, 다른 하나는 각 계층에서 특징 표현에 대한 비지도 학습 또는 지도 학습입니다. 딥러닝은 이상 징후를 감지하고 특정 질병 유형을 분류하는 데 적용할 수 있습니다. 또한 딥러닝은 새로운 AI 머신러닝 기술이며, 지난 몇 년 동안 의료 분야에서의 응용 가능성으로 많은 관심을 불러일으켰습니다. 딥러닝은 인간 두뇌의 뉴런 계층을 모방하여 정보를 처리하고 추출하도록 설계되어 명시적인 프로그래밍 없이도 컴퓨터가 학습할 수 있도록 합니다.

이 기술은 질병을 탐지하기 위해 적용되거나 구현되고 있습니다.

응용 분야 분석

신경학 분야는 시장에서 가장 큰 매출 기여도를 보이며 예측 기간 동안 연평균 성장률(CAGR) 46.45%를 기록할 것으로 예상됩니다. 최근 인공지능(AI)은 의료 영상, 특히 중추신경계의 분자 영상에 점점 더 많이 적용되고 있습니다. AI와 신경과학은 여전히 ​​밀접하게 연관되어 있으며, 신경과학 분야에서 AI의 적용이 증가함에 따라 의료 산업에 큰 이점을 가져다주고 있습니다. 이 분야에서 가장 활발한 기업들은 여러 차례 투자 유치를 완료한 스타트업들입니다. 또한, 이러한 기업들의 상당수는 유럽과 북미에 있습니다. 그러나 최근 몇 년 동안 많은 아시아 기업들이 높은 투자 유치를 바탕으로 제품을 출시하고 있습니다. 따라서 향후 아시아 대륙의 AI 발전에 상당한 기여가 있을 것으로 예상됩니다.

신경종양학 솔루션인 Arterys Neuro AI는 비침습적으로 95% 이상의 정확도로 종양과 가성 진행을 구분하는 도구를 제공합니다.

모달리티 인사이트

CT 부문은 전 세계 시장을 주도하고 있으며 예측 기간 동안 연평균 46.16%의 성장률을 보일 것으로 예상됩니다. 컴퓨터 단층촬영(CT)은 광범위한 진단 응용 분야를 가지고 있으며 많은 임상 적응증에서 영상 진단의 표준으로 여겨집니다. 그러나 CT에는 여러 단점이 있습니다. 환자에게 고선량을 노출시키면 모든 환자의 암 위험이 증가하며,

특히 소아, 비만 환자 또는 정기적인 검진이 필요한 암 환자와 같은 고위험군에게 더욱 그렇습니다. 또한 CT 영상에 AI 기반 머신러닝 기술을 사용하면 선량과 영상 품질을 직접 관리할 수 있습니다. AI 기반 CT 영상은 정확한 결과를 얻으면서 CT 영상을 몇 초 만에 처리할 수 있습니다. 북미와 유럽 전역에서 많은 주요 및 소규모 공급업체가 포괄적인 AI 기반 CT 영상 진단 솔루션을 제공합니다.

최종 사용자 인사이트

병원 부문이 가장 높은 시장 점유율을 차지하고 있으며 예측 기간 동안 연평균 성장률(CAGR) 44.83%를 기록할 것으로 예상됩니다. 최근 병원에서 AI 기반 의료 영상 소프트웨어/알고리즘/시스템의 도입이 증가하고 있습니다. 암, 심혈관 질환, 신경 질환, 호흡기 질환 등 만성 질환의 유병률 증가로 병원 내 영상 검사 활동이 늘어났습니다. 의료 영상 데이터의 기하급수적인 증가는 기존 의료 영상 시스템을 사용하는 영상의학과 의사와 의료 부서의 업무 부담을 가중시켰습니다. 마찬가지로, 코로나19 발생 이후 의료 영상 서비스를 받기 위해 병원을 찾는 환자 수는 팬데믹 이전 수준보다 200% 이상 증가했는데, 이는 병원에서 호흡기 영상 검사에 대한 수요가 급증했기 때문입니다.

최근 동향

• 2023년 5월 - GE HealthCare는 Precision DL에 대한 미국 FDA 510(k) 인증을 획득했다고 발표했습니다. 이 새롭고 혁신적인 딥러닝 기반 이미지 처리 소프트웨어는 GE 헬스케어의 확장 중인 Effortless Recon DL 포트폴리오의 일부입니다.
• 2023년 4월- 의료 인공지능(AI) 솔루션 제공업체인 Vuno는 AI 기반 의료 영상 분석 기술에 대한 미국 특허를 획득했습니다.